Lima cara untuk mengurangkan kos pematuhan dengan AI dan automasi

Walaupun peraturan diwujudkan untuk melindungi pengguna dan pasaran, ia selalunya rumit, menjadikan pematuhan terhadapnya mahal dan mencabar.

Industri yang dikawal ketat seperti perkhidmatan kewangan dan sains hayat mesti menanggung kos pematuhan yang paling berat. Deloitte menganggarkan bahawa kos pematuhan dalam industri perbankan telah meningkat sebanyak 60% sejak krisis kewangan 2008, manakala Institut Pengurusan Risiko mendapati bahawa 50% daripada institusi kewangan membelanjakan hanya 6% hingga 10% daripada hasil mereka untuk kos pematuhan.

Kecerdasan Buatan (AI) dan proses automatik pintar, seperti RPA (Robotic Process Automation) dan NLP (Natural Language Processing), boleh membantu meningkatkan kecekapan dan mengurangkan kos untuk memenuhi keperluan kawal selia. Berikut ialah lima cara untuk melakukannya:

1 Uruskan perubahan kawal selia dengan RPA dan NLP

Dalam satu tahun sahaja, institusi kewangan mungkin perlu memproses sehingga 300 juta halaman peraturan Baharu dan. peraturan ini disebarkan secara meluas melalui pelbagai saluran oleh beberapa pihak berkuasa negeri, persekutuan atau perbandaran, dsb.

Tugas yang memerlukan penyertaan manual, seperti mengumpul, mengklasifikasikan, memahami perubahan dan memetakannya kepada perniagaan yang sesuai, sangat memakan masa.

Walaupun RPA boleh mengumpul perubahan sistem melalui pengaturcaraan, ia masih perlu difahami dan digunakan pada proses perniagaan. Di sinilah model OCR (Optical Character Recognition), NLP dan AI yang canggih.

• Pertama, OCR boleh menukar teks institusi kepada bahasa mesin.
• Kedua, gunakan NLP untuk memproses bahasa mesin ini, memahami ayat yang rumit dan istilah kawal selia yang kompleks.
• Model AI kemudiannya boleh memanfaatkan output untuk menyediakan pilihan bagi perubahan dasar berdasarkan kes masa lalu yang serupa dan menapis melalui peraturan baharu untuk mengenal pasti peraturan berkaitan perniagaan.

Semua fungsi atau kaedah ini boleh menjimatkan banyak masa penganalisis dan seterusnya mengurangkan kos.

2. Memperkemas pelaporan kawal selia

Menentukan kandungan, masa dan kaedah pelaporan kawal selia adalah yang paling memakan masa. Ini memerlukan penganalisis untuk bukan sahaja membaca dan membaca semula sistem yang berkaitan, tetapi juga untuk menerangkannya, menulis arahan tentang cara ia digunakan untuk perniagaan mereka sendiri dan menterjemahkannya ke dalam kod supaya data yang berkaitan boleh diambil semula.

Sebagai alternatif, AI boleh menghuraikan data kawal selia yang tidak berstruktur dengan cepat untuk mentakrifkan keperluan pelaporan, mentafsirnya berdasarkan peraturan dan keadaan lepas, dan menjana kod untuk mencetuskan proses automatik untuk mengakses berbilang sumber syarikat untuk membina laporan. Pendekatan perisikan kawal selia ini semakin mendapat penerimaan untuk menyokong syarikat seperti perkhidmatan kewangan dan sains hayat yang perlu mengemukakan kelulusan produk baharu.

3. Memendekkan proses semakan bahan pemasaran

Dalam pasaran yang dikawal ketat, pematuhan diperlukan untuk bahan pemasaran yang dihasilkan semasa proses jualan. Walau bagaimanapun, proses meluluskan bahan pemasaran baru yang sentiasa muncul boleh menyusahkan.

Trend kandungan pemasaran syarikat farmaseutikal berkembang ke arah pemperibadian. Pada masa yang sama, perkembangan ini meningkatkan kos pematuhan pada kadar eksponen, kerana pegawai pematuhan perlu memastikan bahawa setiap kandungan adalah konsisten dengan pelabelan dadah dan mematuhi undang-undang. Memandangkan kos menambah tenaga kerja mengikut skala dasar ini meningkat dengan ketara, kecerdasan buatan kini digunakan untuk mengimbas kandungan dan menentukan pematuhan dengan lebih cepat dan lebih cekap. Dalam sesetengah kes, bot AI bahkan digunakan untuk mengedit dan menulis salinan pemasaran yang mematuhi peraturan.

4. Kurangkan positif palsu dalam pemantauan transaksi

Dalam sistem pemantauan urus niaga berasaskan peraturan tradisional perkhidmatan kewangan, adalah mudah untuk mencetuskan bilangan positif palsu yang lebih tinggi. Dalam sesetengah kes, kadar penggera palsu telah mencapai setinggi 90%, dengan setiap makluman memerlukan pengesahan oleh pegawai pematuhan.

Dengan menyepadukan AI ke dalam sistem pemantauan transaksi tradisional, makluman pematuhan palsu boleh diminimumkan dan menyemak kos dikurangkan. Isu berisiko tinggi yang dikenal pasti sebagai sah boleh dirujuk kepada Pegawai Pematuhan, manakala yang tidak sah boleh diselesaikan secara automatik.

Memandangkan pegawai pematuhan hanya bertanggungjawab untuk memproses transaksi yang dibenderakan berisiko tinggi, sumber ini boleh digunakan semula ke kawasan lain yang lebih bernilai. Terdapat satu lagi trend baharu yang muncul di mana kecerdasan buatan juga boleh digunakan untuk mengemas kini enjin peraturan tradisional dan sistem pemantauan.

5. Menjalankan pemeriksaan latar belakang dan undang-undang

Untuk mengehadkan jenayah dan pengubahan wang haram, bank perlu menjalankan usaha wajar untuk memastikan pelanggan baharu mematuhi undang-undang sepanjang perhubungan. Bergantung pada tahap risiko seseorang, semakan latar belakang mungkin mengambil masa antara 2 – 24 jam. Sebahagian besar masa itu dihabiskan untuk mengumpul dokumen, menyemak pangkalan data dan menyemak saluran media.

Kepintaran buatan dan automasi boleh menyelaraskan proses ini. Bot boleh digunakan untuk mengikis sebutan pelanggan di seluruh web dan menggunakan analisis sentimen untuk membenderakan kandungan negatif. Gunakan teknologi NLP untuk mengimbas dokumen mahkamah untuk tanda-tanda aktiviti haram dan pendedahan media yang berkaitan.

Atas ialah kandungan terperinci Lima cara untuk mengurangkan kos pematuhan dengan AI dan automasi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!